Makine Öğrenimi Modelleri Kavramını Anlamak

Makine öğrenimi bağlamında model, bir sistemin veya sürecin tahminlerde bulunmak veya kararlar vermek için kullanılabilen matematiksel bir temsilidir. "Model" terimi, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli şeyleri ifade edebilir:

1. İstatistiksel modeller: Regresyon analizi gibi istatistiksel teknikleri kullanarak değişkenler arasındaki ilişkileri tanımlayan matematiksel modellerdir.
2. Makine öğrenimi modelleri: Bunlar, girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkileri öğrenmek için veriler üzerinde eğitilen ve tahminlerde bulunmak veya yeni verileri sınıflandırmak için kullanılabilen algoritmalardır. Örnekler arasında karar ağaçları, sinir ağları ve destek vektör makineleri yer alır.
3. Fiziksel modeller: Bunlar, nesnelerin hareketi, sıvıların akışı veya elektrik devrelerinin davranışı gibi fiziksel sistemlerin davranışını tanımlayan matematiksel modellerdir.
4. Simülasyon modelleri: Bir sistemin veya sürecin zaman içindeki davranışını simüle eden, sistemin farklı koşullar altındaki davranışını incelememize ve gelecekteki davranışı hakkında tahminler yapmamıza olanak tanıyan matematiksel modellerdir.
5. Ekonomik modeller: Bunlar, mal ve hizmetlere yönelik arz ve talep, fiyatların hareketi ve politika değişikliklerinin etkisi gibi ekonomik sistemlerin davranışını tanımlayan matematiksel modellerdir.
6. Finansal modeller: Hisse senedi fiyatlarının hareketi, tahvil getirisi ve farklı yatırımların riski gibi finansal sistemlerin davranışlarını açıklayan matematiksel modellerdir.
7. Pazarlama modelleri: Tüketicilerin davranışlarını ve pazarlama kampanyalarının satın alma kararları üzerindeki etkisini açıklayan matematiksel modellerdir.
8. Yöneylem araştırması modelleri: Bunlar, ulaşım ağları, lojistik sistemleri ve tedarik zincirleri gibi karmaşık sistemlerin davranışını tanımlayan matematiksel modellerdir. Genel olarak model, bir sistem veya sürecin tahminlerde bulunmak veya oluşturmak için kullanılabilen herhangi bir matematiksel temsilidir. kararlar. Spesifik model türü, kullanıldığı bağlama ve analizin hedeflerine bağlı olacaktır.